Propensity score adjustment using machine learning classification algorithms to control selection bias in online surveys

Modern survey methods may be subject to non-observable bias, from various sources. Among online surveys, for example, selection bias is prevalent, due to the sampling mechanism commonly used, whereby participants self-select from a subgroup whose characteristics differ from those of the target popul...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:PloS one Jg. 15; H. 4; S. e0231500
Hauptverfasser: Ferri-García, Ramón, Rueda, María del Mar
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: United States Public Library of Science 22.04.2020
Public Library of Science (PLoS)
Schlagworte:
ISSN:1932-6203, 1932-6203
Online-Zugang:Volltext
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